基于Hadoop和MapReduce实现词频的统计与排序  

作　　者：孔瑞平 

机构地区：[1]天津工业职业学院,天津300400

出　　处：《电脑编程技巧与维护》2024年第2期15-17,共3页Computer Programming Skills & Maintenance

基　　金：天津市高等职业技术教育研究会2022年度课题:立德树人视域下程序设计类课程思政元素的探索与实践(项目编号为2022-H-059);天津工业职业学院2022年度科研计划项目:立德树人视域下程序设计类课程思政元素的挖掘与实践探索(项目编号为202207)。

摘　　要：在大数据背景下,词频统计是被频繁提及的一个需求。一个词在文档中出现的频率越高就越重要,通过对每个词出现频率的统计而得出质的评价,从而为用户提供大量相关行业的数据信息,最终助力用户简便、快速地找到所需信息,为其做出精确、明智、及时的决策保驾护航。因此,将在Hadoop集群环境下,运用MapReduce计算框架来实现英文单词的统计与排序功能。

关 键 词：HADOOP集群 MapReduce计算框架 词频统计与排序 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]